How to use ChatGPT API in Python?

ChatGPT及其不可避免的应用。day to day，我们周围的一切似乎都通过使用不同的AIandmachine learning技术以及使用 Python 的 Chatbot的多种 AI 模型实现自动化，Chat GPT has many uses，我们今天将讨论它的一个有用的应用。therefore，在讨论其应用之前，让我们先了解一下 Chat GPT 是什么。

ChatGPT由OpenAI开发。它是一种基于GPT-3.5架构的大型语言模型。It's an AI chatbot，可以接受用户的输入并生成与人类类似的解决方案。ChatGPT 是经过良好训练的 AI，它在大型数据集上进行训练，使用该训练可以执行各种任务。它旨在模拟与人类的对话，使其成为客户服务、个人助理和其他需要自然语言处理的应用程序的宝贵工具。Chat GPT 有多种应用，For example内容创建、customer service、协助andautomation。

How to use ChatGPT API in Python?

here，我们将看到在Python中使用 ChatGPT API 所需的所有步骤。使用 ChatGPT API，我们能够使用 Python 代码使用 ChatGPT 的功能，这意味着我们不需要去 ChatGPT 网站询问任何问题。

步骤1：在OpenAI上创建一个账户并登录账户。

No. 2 step：After logging in，单击右上角的“个人”，然后单击“View API key”，如下图所示。

step 3：完成步骤 2 之后，将打开一个 API 密钥页面，我们可以看到“创建新密钥”button，单击该按钮将生成一个密钥，复制该密钥并将其保存在记事本或其他任何地方，因为在接下来的步骤中需要它。

step 4：Now，打开任何代码编辑器或在线笔记本，For exampleGoogle ColaborJupyter Notebook。here，我们使用Google Colab笔记本并使用以下命令在 Python 中安装Open Ai库。

!pip 安装-q openai

如果您使用任何其他代码编辑器，则可以通过在终端或命令提示符中执行以下命令在 Python 中安装openai库。

pip 安装 openai

step 5：导入openai库并将密钥存储在我们在步骤 3 中生成的变量中，As shown below。

导入 openai

​

openai . my_api_key  =  '您的 API 密钥'

step 6：为 ChatGPT API 设置上下文，用于告诉 API 应该使用JSON文件做什么。在此，我们将角色定义为系统，因为我们是为用户创建的，而这个 ChatGPT 是一个系统，并且还定义了内容。

消息 = [ { "role" : "system" , "content" : "你是一个智能助手。" } ]

step 7：以下是其余代码

• 我们使用无限 while 循环，以便我们可以重复与 ChatGPT API 聊天，而无需一次又一次地执行代码。
• 在第二行中，我们获取用户的输入并将其存储在变量“消息”中。
• 如果用户输入任何问题，那么我们只需输入 if 条件并创建 JSON 文件并将其附加到我们在步骤 6 中创建的 JSON 文件中，然后使用openai.ChatCompletion.create()生成聊天
• 将答案存储在变量“reply”中，并使用print()函数打印该答复。

and True：

    消息 = enter（“用户：”）

    if 消息：

        消息.附加（

            { “角色”：“用户”，“内容”：消息}，

        ）

        聊天 =  openai . ChatCompletion .create(

            Model= “gpt-3.5-turbo”，消息=消息

        ）

    回复 = 聊天.choose[ 0 ].消息.content

    打印（f“ChatGPT： {回复} ”）

    消息.附加（{ “角色”：“助理”，“内容”：回复}）

以下是完整的实现：

导入 openai

openai . api_key  =  '您的 API 密钥'

消息 = [ { “角色”：“系统”，“内容”：

              “你是一个智能助手。” } ]

and True：

    消息 = enter（“用户：”）

    if 消息：

        消息.附加（

            { “角色”：“用户”，“内容”：消息}，

        ）

        聊天 =  openai . ChatCompletion .create(

            Model= “gpt-3.5-turbo”，消息=消息

        ）

    回复 = 聊天.choose[ 0 ].消息.content

    打印（f“ChatGPT： {回复} ”）

    消息.附加（{ “角色”：“助理”，“内容”：回复}）

输出：运行上述代码后，我们必须输入任何查询，如下面的输出查询“什么是 geeks for geeks”、“哪个是 gfg 上最好的 DSA 课程”，并且我们从 ChatGPT 获取输出，并且由于 while 循环是无限的，它再次要求用户输入。

ChatGPT 输出：

我们还可以检查 OpenAI（Chatgpt）的输出，它与我们的 Python 代码输出相同。

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